大模型算法实习生-2027届

大模型算法开发与优化：

a. 面向智能制造领域需求，参与工业垂域大模型基座训练及应用落地，负责垂域大模型 agentic 能力优化迭代、知识注入，以及后训练（SFT、Agentic RL、On-Policy Distillation 等）全流程模型优化工作；

b. 负责大模型在垂域场景（知识问答、数据问答、智能诊断等）的推理准确率，降低幻觉，具备专家级的诊断及推理能力提升；

c. 负责训练数据的合成与构建：设计并生成高质量 SFT/RL 训练数据，保证数据分布与线上真实场景对齐（真实工具轨迹、报错重试、多步查证等），完成数据清洗、质量校验与配比优化；

d. 跟踪前沿大模型技术进展，参与技术方案评审，输出内部分享、专利与高质量技术文章。

1. 技术能力：

a. 了解大模型的预训练,指令微调,强化微调PPO,DPO,GRPO等,有大模型优化的实践经验者优先；

b. 强化学习、机器学习、运筹优化算法和深度学习等算法技术,具备扎实的数学基础和算法设计能力。

c. 熟练掌握 Python、C++ 等编程语言,能够高效实现算法并进行优化。

2. 学习与创新能力：

a. 对新技术、新领域有强烈的学习兴趣和好奇心,能够快速掌握前沿技术并应用于实际工作中。

b. 具备创新思维,能够提出独特的算法解决方案,推动公司在智能制造领域的技术进步。

3. 责任心与攻坚能力：

a. 具备强烈的责任心,对工作中的问题能够主动跟进、积极解决。

b. 能够在复杂的业务场景和技术难题面前保持坚韧不拔的精神,攻坚克难,确保项目按时交付。